Nonparametric Kernel Estimation and Its Practical Application

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F16%3A43931739" target="_blank" >RIV/49777513:23520/16:43931739 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.ekf.vsb.cz/export/sites/ekf/rmfr/cs/sbornik/Soubory/Part_IIIB.pdf" target="_blank" >https://www.ekf.vsb.cz/export/sites/ekf/rmfr/cs/sbornik/Soubory/Part_IIIB.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Nonparametric Kernel Estimation and Its Practical Application

Popis výsledku v původním jazyce

Tento článek se zabývá problematikou neparametrického jádrového odhadu, zejména neparametrického jádrového odhadu regresní funkce na reálných souborech dat. Existuje zde mnoho oblastí použití (hrubý domácí produkt, nezaměstnanost, burza apod.), a z tohoto důvodu se prezentovaný článek zaměřuje na odhad regresní funkce vybraného podkladového aktiva. Nejprve je popsána neparametrická jádrová regrese zahrnující vlivy hlavních parametrů (vyhlazovací parametr, jádrová funkce apod.) na tvar aproximované funkce. Dále je analyzován a detailně popsán vyhlazovací parametr a jeho odhad ve vztahu k regresní křivce. Získané výsledky se aplikují na vygenerovaný soubor dat a na reálný soubor dat podkladového aktiva (ČEZ).

Název v anglickém jazyce

Nonparametric Kernel Estimation and Its Practical Application

Popis výsledku anglicky

This paper deals with the problem of nonparametric kernel estimation, particularly nonparametric kernel estimation of regression function in real life situations. There are many fields of application (Gross Domestic Product, Unemployment, Stock Market, etc.) and therefore this paper is focused on estimation of regression function of the selected underlying asset. First, there is described nonparametric regression including the influences of the main parameters (smoothing parameter, kernel function, etc.) on the shape of regression function. Then, there is analyzed and described in detail smoothing parameter and its estimation in relation to the regression curve. The obtained results are applied to generated data collection and real data collection of underlying asset (CEZ).

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

50202 - Applied Economics, Econometrics

Projekt

<a href="/cs/project/LO1506" target="_blank" >LO1506: Podpora udržitelnosti centra NTIS - Nové technologie pro informační společnost</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Managing and Modelling of Financial Risks, 8th International Scientific Conference - Proceedings

ISBN

978-80-248-3994-3

ISSN

2464-6970

e-ISSN

2464-6989

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

1008-1015

Název nakladatele

VŠB - Technical University of Ostrava

Místo vydání

Ostrava

Místo konání akce

Ostrava, ČR

Datum konání akce

5. 9. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000429179000037